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（来源：聚烯烃人）

9月19日，低碳院科研团队在核磁共振聚烯烃表征领域实现重大技术突破，由人工智能与分析表征技术中心联合煤基化学品技术研究中心共同攻关。该成果以封面文章形式发表于美国化学学会权威期刊《ACS Omega》。

▲低碳院在核磁共振聚烯烃表征领域研究进展以封面文章形式发表于美国化学学会权威期刊《ACS Omega》

聚烯烃主要由聚乙烯和聚丙烯组成，是全球使用最广泛的高分子材料之一。聚乙烯和聚丙烯广泛应用于农业、电子、医疗、建筑、化工、纺织、汽车等行业。聚烯烃性能在很大程度上受微观结构的影响，即使微观结构的微小变化也可能导致材料性能的显著差异。

研发团队成功研发出一种基于人工智能优化的高效核磁共振方法“Al-Optimized Quantitative RINEPT”（简称AIOQ-RINEPT）。该方法利用人工智能技术优化核磁共振脉冲序列的关键参数，结合弛豫试剂调控手段，与传统反转门控去耦方法相较，成功将聚烯烃13C NMR的检测灵敏度提高7.5倍，测试时间缩短至1/56。这一技术突破显著提升了13C核磁共振对聚烯烃微结构的分析效率与精度，为催化剂筛选、高端聚烯烃材料开发及功能差异化应用提供了关键技术支撑。

▲人工智能优化的快速聚烯烃13C核磁共振定量分析方法

该项技术实现了聚烯烃微结构的快速、高精度定量分析，显著提升了分析质量和效率，为后续人工智能驱动的谱图自动解析与结构预测奠定了坚实基础。同时，该技术摆脱了对昂贵的低温探头的依赖，可在常规核磁共振仪器上推广应用，极大降低了技术门槛和使用成本。此项研究成果充分展现了人工智能与传统分析技术深度融合的巨大潜力，也为集团公司在高端聚烯烃材料的自主研发与产业化进程提供了强有力的表征支撑。

素材来源 | 红泥的竹里馆

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